実施時期: 2024年02月|2026.05.19 最終更新
生鮮部門の複雑な発注業務をAI需要予測で自動化！作業時間と廃棄ロスを削減
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 属人化している発注業務の精度を標準化したい
- 発注作業にかかる時間を短縮し、省人化を進めたい
- 欠品による販売機会の損失や廃棄ロスを削減したい
プロジェクト概要
背景・目的
小売業界全体で労働力不足が深刻化する中、株式会社ライフコーポレーションにおいても店舗の省人化や労働生産性の向上が急務となっていました。同社が扱う多品目の商品において、発注業務は店舗運営の要です。適切な数量を発注できなければ、品切れによる販売機会の損失や廃棄ロスの発生を招き、顧客満足度や利益に直結してしまいます。
特に生鮮部門では、店舗や納品先の要望に応じて流通加工を行うプロセスセンターやメーカーに対し、計画数量を事前発注する必要があります。そのため、5日前までの予測で済む日配品とは異なり、より長期間の発注予測が求められるという特有の難しさがありました。こうした現場の課題を解決するため、同社はAIを活用した発注業務の自動化と高度化に向けたプロジェクトを開始しました。
アプローチと成果
アプローチ
ライフコーポレーションは、BIPROGY株式会社が提供するAI需要予測による発注自動化サービス「AI-Order Foresight」を導入しました。同サービスは、販売実績や気象情報、特売企画情報などの各種データをもとに、AIが日々の商品発注数を自動算出する仕組みです。
生鮮部門への適用にあたり、BIPROGYは自動算出期間を従来の5日間から3週間へと大幅に拡大しました。プロセスセンターおよびメーカーへの事前発注や、発注確定時の数量調整機能を一部商品に適用しています。BIPROGYが保有する統計解析技術とAI技術を組み合わせることで、高精度な分析を短時間で実行できる環境を構築しました。
また、AI機能が予測モデルの改善を代替するため、専門のデータサイエンティストがいなくても予測精度の維持・向上が可能な運用体制を実現しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
人手不足の解消
属人化解消
エラー・ミスの削減
コスト削減
フードロス削減
実験店舗での事前検証において、当初計画していた発注作業時間の削減目標を達成し、精度の高い発注が行えることが実証されました。この結果を受け、全304店舗の生鮮部門への本格導入が決定しています。
現場では、3週間先まで算出された各商品の発注数量が画面に表示され、スタッフは異常値を確認するだけで済むようになり、作業負荷が大幅に軽減されました。AIによる高精度な予測は、商品の欠品を防ぎ販売機会を創出すると同時に、廃棄ロスの削減にも貢献しています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い新入社員でも精度の高い発注が可能となり、早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
小売・流通・EC
需要予測
自動発注・在庫補充最適化
フードロス削減
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
外部・Web・SNSデータ
外部API・リアルタイムデータ
特売企画情報
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習・統計モデル（数値データからの予測・分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、生鮮品特有の「長期間先の予測が必要」というボトルネックを、AIの予測期間を3週間に延長することで突破した点にあります。このアプローチは、アパレルや季節商材など、リードタイムが長く需要変動が激しい他業種の在庫管理や発注業務にも応用できるでしょう。導入にあたっては、気象情報や特売情報など外部要因データの継続的な精度維持と、現場スタッフがAIの予測値（異常値）を正しく判断できる運用ルールの徹底が重要になります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
BIPROGY株式会社
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株式会社ライフコーポレーション
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